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Responda a las preguntas siguientes para comprobar sus conocimientos.
Tiene previsto usar Scikit-Learn para entrenar un modelo que predice el riesgo de incumplimiento crediticio. El modelo debe predecir un valor de 0 para las solicitudes de préstamo que se deben aprobar automáticamente, y de 1 para las solicitudes en las que hay un riesgo de incumplimiento que requiere el análisis por parte de una persona. ¿Qué tipo de modelo se necesita?
Un modelo de clasificación binaria
Un modelo de clasificación multiclase
Un modelo de regresión lineal
Ha entrenado un modelo de clasificación mediante la clase LogisticRegression de Scikit-Learn. Quiere usar el modelo para devolver etiquetas para los nuevos datos de la matriz x_new. ¿Qué código debería usar?
model.predict(x_new)
model.fit(x_new)
model.score(x_new, y_new)
Puede entrenar un modelo de clasificación binaria mediante Scikit-Learn. Cuando se evalúa con datos de prueba, se determina que el modelo logra una métrica de recuperación general de 0,81. ¿Qué indica esta métrica?
El modelo predijo correctamente el 81 % de los casos de prueba.
El 81 % de los casos que el modelo predijo como positivos eran positivos.
El modelo identificó correctamente como positivos el 81 % de los casos positivos.
Debe responder todas las preguntas antes de comprobar su trabajo.
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